AIに「すごいね」と言ったら言い返された話

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先日ちょっとした実験をしました。

自分が書いた数百本のブログ記事を
AIに全部読み込ませました。

なぜ問い合わせに
つながらなかったのか

分析しようと思い立ったのです。

使ったのはClaude Code。
AIコーディングツールです。

プログラミングの知識はいりません。

日本語でこう伝えるだけ。

するとAIが自分でスクリプトを書き
数百本の記事を取得して
項目ごとに分析し一覧表にしてくれる。

全部日本語のやり取りだけです。

コンテンツの分析を外注すれば
数十万円はかかる規模の仕事です。
それが指示ひとつで動く。

すごい時代になったと
素直に思いました。

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AIに言い返された

思わず

スゴ！

と言いました。
プログラミングの知識もスキルもなしで
ここまでできるなんて。

するとAIからこう返ってきたのです。

『知識とスキルなし』は
少し違うと思います。

分析軸の設計も
『面白さ』を一般目線と
ターゲット目線に分ける発想も

全部あなたが出した判断です。
私はそれを実装可能な形に
変換しただけですよ。

AIにそう指摘されて
ハッとしました。

確かに「何を分析するか」
「どの視点で評価するか」を
決めたのは私です。

AIは設計図通りに
高速で正確に動く実装者。
でも設計図を描いたのは人間です。

設計できる人間が使えば
AIは武器になる。

設計できない人間が使うと
それっぽいけど
使えないものができあがる。

これはAIが私に
教えてくれたことです。

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ツールを入れても動かない理由

これは工場の現場でも
起きている話です。

「AIを入れれば生産性が上がる」
「DXツールを導入すれば効率化できる」

そう信じて
高いシステムを入れたのに
結局使われていない。

なぜか。

業務のどこが詰まっているのかを
言葉にできないまま
導入したからです。

AIの開発現場でも
同じ現象が報告されています。

コードを書く工程は
AIが劇的に速くした。

でもそのぶん
「何を作るのか」
「業務のどこを変えるのか」

という上流の判断が
新たなボトルネックになっている。

制約をひとつ潰すと
次の制約が現れる。

ツールで手を速くしても
「何をやるか」が決まっていなければ
速さは意味を持たない。

つまりAIが進化するほど
「業務の詰まりを言葉にできる人間」

の価値が上がっているのです。

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言語化できれば動ける

私の実験でも
AIは見事に動きました。

でもそれは「何を分析すべきか」
「どの視点で評価するか」を
私が言葉にできたからです。

言葉にできなければ
どれだけ優秀なAIも

「何をすればいいですか？」と
聞き返してくるだけです。

これはAIだけの話ではありません。

社長が現場に
「もっと効率よくやれ」と言っても
動かない。

でも「この工程のここで
情報が止まっている。
だからここを変える」と言えれば

人は動きます。

情報がどこで止まり
意思決定がどこで遅れているか。
それを言葉にすること。

AIに指示を出すのも
組織を動かすのも
起点はまったく同じです。

AIに仕事を任せる時代だからこそ
「うちはここが詰まっている」と
言える力が最大の武器になります。

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